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 内容介绍

​无人机编队技术是近年来无人机领域的研究热点，其目的是让多架无人机协同执行任务，提高任务效率和安全性。基于领导-跟随的无人机编队控制是一种有效的编队控制方法，它通过指定一架无人机为领导机，其他无人机跟随领导机进行编队飞行。

正六边形编队

正六边形编队是一种常见的无人机编队形式，具有较高的稳定性和抗干扰性。在基于领导-跟随的正六边形编队控制中，领导机位于编队中心，其他无人机围绕领导机呈正六边形分布。跟随无人机通过保持与领导机的相对位置和距离来实现编队飞行。

蛇形编队

蛇形编队是一种灵活性较高的编队形式，适用于复杂环境下的搜索任务。在基于领导-跟随的蛇形编队控制中，领导机按照预定的路径飞行，跟随无人机跟随领导机并保持一定的相对位置和距离。通过调整跟随无人机的相对位置，可以形成不同的蛇形编队。

三角编队搜索队形

三角编队搜索队形是一种适用于大面积搜索任务的编队形式。在基于领导-跟随的三角编队搜索队形控制中，领导机位于编队中心，其他无人机呈三角形分布。跟随无人机按照预定的搜索模式进行搜索，并定期向领导机报告搜索结果。

攻击队形编队

攻击队形编队是一种适用于攻击任务的编队形式。在基于领导-跟随的攻击队形编队控制中，领导机负责目标识别和攻击，跟随无人机负责提供火力支援或掩护。跟随无人机按照预定的攻击模式进行攻击，并与领导机保持一定的相对位置和距离。

基于领导-跟随的无人机编队控制技术具有以下优点：

**高稳定性：**领导机作为编队的核心，保证了编队飞行的高稳定性。 **强抗干扰性：**跟随无人机通过保持与领导机的相对位置和距离，可以有效抵御干扰。 **灵活性高：**通过调整跟随无人机的相对位置和距离，可以形成不同的编队形式，适应不同的任务需求。

基于领导-跟随的无人机编队控制技术在军事、工业和民用领域具有广泛的应用前景。通过不断优化控制算法和提高无人机性能，可以进一步提升无人机编队控制的效率和安全性。

 部分代码

%第一项只能取2或3，表示画2维图还是3维图，第二项表示轨迹条数；第三项表示轨迹数据；第四项调节动画速度function y=DrawDycTraj(d,n,data1,m)mycolorset=zeros(10,3);mycolorset(1,:)=[1,0,0];%红色mycolorset(2,:)=[0,0.75,0.75];%青色mycolorset(3,:)=[1,0.5,0.75];%粉色mycolorset(4,:)=[0,0.5,0];%深绿mycolorset(5,:)=[0,0,1];%蓝色mycolorset(6,:)=[0,0.5,1];%橘色mycolorset(7,:)=[1,0,1];%mycolorset(8,:)=[0,1,0];%mycolorset(9,:)=[0,0,1];%mycolorset(10,:)=[0,1,1];%y=-1;​if d<2||d>3 sentence='wrong dimension, The first paremeter must be 2 OR 3 '; disp(sentence) return end​Nt=length(data1(1,:));data = zeros(d*n,ceil(Nt/m));for i=1:length(data(1,:)) data(:,i) =data1(:,m*(i-1)+1);end​for i=1:ceil(Nt/m)-1 cla; if d==2 ​ cla;​ for j=1:n x=data(2*j-1,:); y=data(2*j,:); hold on plot(x(1:i),y(1:i),'-','Color',mycolorset(j,:)) plot(x(i),y(i),'o','Color',mycolorset(j,:)); end frame=getframe(gcf); imind=frame2im(frame); [imind,cm] = rgb2ind(imind,256); elseif d==3 for j=1:n x=data(3*j-2,:); y=data(3*j-1,:); z=data(3*j,:); hold on plot3(x(1:i),y(1:i),z(1:i),'--','Color',mycolorset(j,:)) plot3(x(i),y(i),z(i),'o','Color',mycolorset(j,:)); end frame=getframe(gcf); imind=frame2im(frame); [imind,cm] = rgb2ind(imind,256); view([0.4 90]); axis([-80 80 -50 170 0 80]) else disp('wrong dimension') end% axis([-60 160 -80 80 0 80]) grid on box on if i==1 imwrite(imind,cm,'test.gif','gif', 'Loopcount',inf,'DelayTime',1e-3); else imwrite(imind,cm,'test.gif','gif','WriteMode','append','DelayTime',1e-3); endend​% axis equal;​​y=1;

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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